《全网最强》详解机器学习分类算法之决策树（附可视化和代码）

已于 2022-02-11 21:37:59 修改
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分类专栏： 《50篇》机器学习之Python开源教程 （持续更新）数据分析实战项目100+例 文章标签： 决策树 机器学习 分类 决策树可视化 人工智能
于 2022-02-06 16:32:02 首次发布
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/weixin_47723732/article/details/122797029
本文详细介绍了机器学习中的决策树算法，从理论基础到实战应用，包括信息熵、信息增益、基尼指数等概念，以及决策树的选择机制和节点纯度的度量。通过案例分析和代码实现，展示了如何利用决策树进行特征选择和模型调参，以及可视化决策树的过程。最后，讨论了决策树的优缺点，强调了在实际应用中防止过拟合的重要性。

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目录

走进决策树

案例一

案例二

灵魂的树

决策树的选择机制

节点纯度的度量规则

纯度的度量方法

决策树算法背景介绍

信息(Information)和信息的量化 

信息熵(Information Entropy)

条件熵(Conditional Entropy)

信息增益(Information Gain，ID3算法使用)

信息增益总结

基尼指数(Gini Index,CART算法使用)

代码实现

特征的重要性

参数splitter

剪枝参数

代码案例

手动对max depth 进行调参

min_impurity_decrease调参

网格搜索

带入最佳参数进行训练

决策树模型特征选取

 相关系数

轻量级的高效梯度提升树特征选取

再次带入模型进行训练

决策树可视化

ROC曲线AUC

总结

每文一语

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